FAIR is not enough - A Metrics Framework to ensure Data Quality through Data Preparation - Publikationsserver der Universität Regensburg

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-772731
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.77273

Restat, Valerie ; Klettke, Meike

; Störl, Uta

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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 28 Aug 2025 05:42

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Data-driven systems and machine learning-based decisions are becoming increasingly important and are having an impact on our everyday lives. The prerequisite for this is good data quality, which must be ensured by preprocessing the data. For domain experts, however, the following difficulties arise: On the one hand, they have to choose from a multitude of different tools and algorithms. On the ...

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